По данным WSJ, Claude от Anthropic был задействован в январской операции американских военных по захвату бывшего президента Венесуэлы Николаса Мадуро. Операция включала бомбардировку объектов в Каракасе и завершилась арестом Мадуро и его жены.

Модель использовалась через партнёрство Anthropic с Palantir Technologies, компанией, чьи инструменты Министерство обороны США применяет регулярно.

Сам пользуюсь Claude и Claude Code и это реально крутые нейросети.
Sonnet 4.6 и Opus 4.6 делают глубокий анализ, пишут код, собирают презентации в ppt прямо из чата. Качество материала выше, чем у ChatGPT, особенно в сложных задачах.
Но есть один большой минус, который портит всё удовольствие: лимиты на токены заканчиваются быстро.

Мужчины, поздравляюс с 23 февраля! 💪🤝Желаю здоровья, удачи и позитивного настроения!

В Gemini вышла Nano Banana 2.

Она работает быстрее, чем Nano Banano Pro: нажал и почти сразу готово. Русский текст на картинках стал нормальным: буквы читаются, слова не ломаются. Стоит 0,08$ на fal.ai.

Пока это самая топовая нейросеть по генерации изображений!

Есть такой сервис Яндекса - Wordstat. Он показывает, как люди ищут что-либо в интернете и сколько раз в месяц. Грубо говоря, можно зайти и посмотреть: запрос «настройка CRM» ищут 15 000 раз в месяц, а «внедрение amoCRM для малого бизнеса» - 800. Это важно когда запускаешь рекламу, чтобы использовать те слова, которые люди реально вводят, а не те, которые кажутся правильными тебе.

Я поставил задачу Claude Code: проанализировать мой сайт и выделить ключевые слова. Он прошёлся по страницам, понял о чём сайт, какие услуги и для кого и вернул список из 81 ключевого слова.

Дальше через MCP-сервер Wordstat эти слова ушли в Яндекс. MCP - это способ дать нейросети возможность самой обращаться к внешним сервисам. Не копировать вручную, не открывать браузер она сама отправила запросы и получила статистику частотности по каждому слову.

В итоге я увидел реальную картину: что ищут люди, как часто, какие формулировки работают. Это стало основой для настройки рекламных кампаний уже не на ощущениях, а на данных.

Где это пригодится:
— Яндекс Директ: собрать точную семантику
— SEO: понять, под какие запросы оптимизировать страницы
— Авито: вписать в объявление слова, по которым вас найдут
— Контент: писать под то, что люди реально ищут

Дорогие дамы! 🌺 Поздравляю вас с 8 Марта!

Желаю вам крепкого здоровья, душевного тепла, спокойствия и как можно больше радостных моментов.

В этом быстром мире пусть у вас всегда будет время для отдыха, вдохновения и себя.

Вы восхищаете, вдохновляете и делаете этот мир лучше. С праздником! 🌹🌹🌹

ИИ уже может заменить большинство офисных работников. Но почему-то не заменяет.

Anthropic (создатели Claude) выпустили большое исследование о влиянии ИИ на рынок труда. Проанализировали миллион реальных диалогов и сравнили: что ИИ может в теории и что делает на практике.

На графике синий контур показывает теоретический потенциал ИИ по профессиям. Красный: реальное использование. Разница огромная 👀

Несколько цифр:
- IT и математика: потенциал автоматизации 94% задач, реально используется 33%
- Юристы, финансисты, инженеры: потенциал высокий, реальное использование минимальное
- 30% работников вообще не затронуты: повара, механики, строители

Массовых сокращений с 2022 года не случилось (старт активного развития ИИ). Но один тренд уже подтверждён: найм молодых специалистов 22-25 лет в уязвимых профессиях упал на 14%. Компании не увольняют, но перестают нанимать на стартовые позиции 📉

Я вижу это и в своей практике. Бизнес охотно обсуждает ИИ на встречах, но реально внедряет единицы. Между «ИИ может» и «мы встроили это в процесс» лежит огромная работа: интеграция, обучение людей, перестройка процессов.

Что из этого следует:
1. Окно возможностей открыто. Кто внедряет сейчас, получает реальное преимущество
2. Стартовые позиции под ударом. В начале карьеры стоит наращивать экспертизу быстрее
3. Физический труд пока в безопасности. Ни одна нейросеть не заменит электрика
4. Учитесь работать с ИИ как с инструментом. Не вместо вас, а вместе с вами

Через год красный контур на этом графике заметно вырастет. Вопрос: будете ли вы к этому готовы? 📈

Наткнулся на термин Cargo Cult Prompting. Суть: большинство популярных советов по промтингу работают как заклинания. Люди копируют чужие формулировки, добавляют «ты лучший специалист в мире», и верят, что нейросеть от этого станет умнее.

Не станет. Вот что говорят исследования:
- Просьба «притвориться экспертом» почти не влияет на точность ответов. Модель не меняет свои знания от ролевых игр
- Промты жёстко привязаны к конкретным версиям нейросетей. Трюк из старого GPT может сломать логику в свежем Claude
- Исследование MBZUAI проверило 26 популярных техник промтинга: эффект скачет от модели к модели, универсальных приёмов нет

Купленный набор «уникальных промтов» протухнет после ближайшего обновления модели. А обновляются они каждые пару месяцев 🙃

Что реально работает:
1. Чёткий контекст: не «ты маркетолог», а вот мои данные, вот задача, вот ограничения
2. Примеры: покажите нейросети 2-3 образца нужного результата
3. Формат вывода: опишите, как должен выглядеть ответ
4. Разбивка на шаги: сложную задачу разделить на простые части

Промтинг это не психология и не магия. Это умение чётко формулировать задачу. Навык полезный, но точно не тот, за который стоит платить «гуру» 💡

Чат-бот отвечает на вопросы. ИИ-агент выполняет задачи. Разница принципиальная.

Когда я искал решение для автоматизации повторяющихся задач, мне не нужен был ещё один "умный чат". Мне нужен был агент, который сам создаст сделку в CRM, сам напомнит о задачах утром, сам разберёт голосовое и выдаст план действий. Без моих дополнительных команд.

OpenClaw, это готовый движок для таких агентов. Ставится на свой сервер, подключается к Телеграму, работает с нейросетями через OpenRouter.

Что мой агент Василиса делает каждый день:
- получает голосовое, транскрибирует, выдаёт суть и список шагов
- в 9:00 сама присылает задачи на сегодня и ближайшие три дня
- по команде собирает данные клиента из нескольких сообщений и сама создаёт сделку в amoCRM с файлами
- по воскресеньям напоминает спланировать неделю

Ключевое: агент не ждёт, пока я всё разжую. Он получает вводные и действует. Сам вызывает скрипты, сам пишет в CRM, сам форматирует результат.

Это не коробочный сервис с подпиской. Сервер мой, данные мои, логику меняю как хочу. VPS за 600 рублей в месяц, нейросеть Gemini 2.5 Flash через OpenRouter, стоимость запросов копеечная.

В следующих постах: как агент устроен внутри, как добавлять ему новые навыки и где проходит граница между "ассистентом" и "агентом" на практике 🔜

Когда я впервые настраивал OpenClaw, ожидал неделю ковыряния в коде. На деле первая рабочая версия агента запустилась за вечер. Потому что вся архитектура построена на трёх уровнях и все три описываются обычным текстом.

Первый: конфигурация. Какая нейросеть, к какому Телеграму подключён, кому разрешён доступ, какие команды в меню, расписание напоминаний. Двадцать строк, всё читаемо.

Второй: личность и правила поведения. Набор текстовых файлов, промптов. Имя, характер, язык. Но главное: сценарии. "Получила голосовое, сразу выдай суть и план действий. Не спрашивай, что делать с текстом." "Пользователь отправляет данные клиента серией сообщений. Молчи, пока не увидишь слово Готово. После этого собери всё и действуй."

Это именно то, что отличает агента от чат-бота. Чат-бот ждёт вопрос и отвечает. Агент знает сценарий и выполняет его до конца.

Третий: навыки. Папка с инструкцией и скриптом. Инструкция говорит агенту, когда и как действовать. Скрипт делает работу: пишет в CRM, отправляет данные в таблицу, вызывает внешний сервис.

Хочешь изменить сценарий? Правишь текстовый файл, перезапускаешь сервис. Изменения подхватываются за минуту.

По сути, ты описываешь поведение агента так же, как объяснял бы задачу живому ассистенту. Только этот ассистент не забывает, не путает и работает круглосуточно